微粒群优化算法与动态神经网络建模预测研究



微粒群优化算法与动态神经网络建模预测研究

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微粒群优化算法与动态神经网络建模预测研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
1 绪论	第11-28页
· 问题背景和历史发展	第11-17页
· 预测控制方法的历史发展	第12-15页
· 模型未知非线性系统的建模方法研究	第15-17页
· 神经网络在预测控制中的应用研究现状	第17-19页
· 微粒群优化和模糊聚类方法研究现状	第19-25页
· 微粒群优化方法的研究现状	第19-21页
· 模糊聚类分析方法概述	第21-25页
· 论文主要研究内容和结构安排	第25-28页
2 基于高斯微粒群算法的模型参数在线优化	第28-57页
· 引言	第28-29页
· 微粒群算法	第29-32页
· 高斯微粒群优化算法	第32-48页
· 高斯微粒群算法结构	第32-35页
· 高斯微粒群算法的稳定性	第35-39页
· 高斯微粒群标准测试函数仿真分析	第39-48页
· 基于高斯微粒群算法的回声状态神经网络在线参数优化	第48-56页
· 回声状态神经网络结构	第49-50页
· 基于高斯微粒群的在线学习算法	第50-52页
· 非线性系统预测和建模仿真分析	第52-56页
· 本章小结	第56-57页
3 基于模糊C均值聚类的微粒群大规模参数优化	第57-96页
· 引言	第57-58页
· 基于线性分配的模糊C均值两阶段聚类方法	第58-67页
· 基本模糊C均值聚类算法	第58-60页
· 基于线性分配的初始点选择方法	第60-63页
· 数据聚类仿真示例	第63-67页
· 基于单点逼近的加权模糊C均值半监督聚类方法	第67-83页
· 聚类属性加权算法分析	第67-70页
· 基于单点逼近的半监督初始点选择方法	第70-73页
· 数据聚类仿真示例	第73-83页
· 基于模糊聚类和信赖域的动态多种群协同大规模优化	第83-94页
· FT-DNPSO算法框架	第84-85页
· 基于信赖域方法自适应搜索范围调整	第85-86页
· 动态邻域多种群微粒群参数优化	第86-89页
· 大规模参数优化仿真分析	第89-94页
· 本章小结	第94-96页
4 基于微粒群优化的动态前馈神经网络预测控制	第96-126页
· 引言	第96-97页
· 基于高斯微粒群优化的动态前馈神经网络	第97-101页
· 动态前馈神经网络结构	第97-99页
· 基于高斯微粒群优化的网络参数学习算法	第99-101页
· 基于高斯微粒群优化的动态神经网络性能分析	第101-109页
· 稳定性分析	第101-104页
· 非线性延迟系统建模仿真分析	第104-109页
· 基于协同大规模微粒群优化的Smith预估双控制器设计	第109-116页
· Smith预估双控制器设计	第110-111页
· 控制结构与性能分析	第111-112页
· 神经网络控制器设计	第112-113页
· 非线性延迟系统预测仿真分析	第113-116页
· 基于协同大规模微粒群优化的神经网络模型预测控制	第116-125页
· 多变量非线性模型预测控制结构	第117-120页
· 未知非线性动态系统的模型预测控制	第120-122页
· 多变量非线性系统的模型预测控制仿真分析	第122-125页
· 本章小结	第125-126页
5 总结与展望	第126-130页
· 全文总结	第126-128页
· 研究展望	第128-130页
参考文献	第130-143页
攻读博士学位期间发表学术论文情况	第143-145页
在学期间参加的基金项目	第145-146页
创新点摘要	第146-147页
致谢	第147-148页
作者简介	第148-149 页

本篇论文共149页，点击这进入下载页面。

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